文章总结： 文章剖析黑产利用AI批量生成验证实名信息的技术路径，包括规则模板、深度学习模型及GAN优化等手段，指出其对网络实名制的威胁，并从电子取证、行为追踪、模型溯源及行业协同等维度提出可操作的侦查策略。 综合评分： 83 文章分类： 网络安全,威胁情报,实战经验,安全运营,数据安全

利用AI工具批量生成、验证实名信息的黑产技术的侦查方法

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子午猫 子午猫

网络侦查研究院

2026年5月21日 06:26 湖南

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近年来，随着人工智能技术的快速发展，其应用场景已深入社会生活的方方面面。然而，这项前沿技术也被网络黑产分子恶意利用，催生出一种新型犯罪手法——利用AI工具批量生成、验证实名信息。此类犯罪中，不法分子不再仅仅依赖购买或窃取的真实公民个人信息，而是通过训练或调用AI模型，自动化地生成海量、逼真的虚构身份信息，包括姓名、身份证号、手机号、人脸图像等，并利用技术手段对部分信息进行“真实性”验证，用以注册网络账号、办理电话卡、开设支付账户，甚至绕过部分风控系统实施诈骗、洗钱、刷单炒信等违法犯罪活动。近期，多地公安机关在侦办相关案件时，已发现此类技术的应用痕迹。其产业化、自动化特征显著，极大地降低了黑产犯罪的门槛和成本，对网络实名制体系和网络空间治理构成了严峻挑战。本文旨在结合实战案例，系统剖析利用AI生成、验证实名信息黑产的技术原理与作业流程，深入解析侦查实践中面临的身份虚拟化、证据电子化、技术对抗化等核心难题，并从电子数据取证、网络行为追踪、模型溯源鉴定、行业协同治理等维度，提出一套具体、可操作的侦查方法与应对策略。

一、AI生成与验证实名信息的技术实现路径

要有效打击此类犯罪，必须首先厘清黑产分子如何将通用AI技术武器化，并形成一套完整的自动化作业流程。这并非科幻场景，而是对开源模型、API接口和自动化脚本的恶意拼接与滥用。

身份文本信息的智能化生成是基础环节。 黑产团伙的技术人员会利用自然语言处理（NLP）技术生成符合中国人口统计学特征的虚构身份文本。其主要技术路径有三：一是基于规则模板与随机算法的拼接。这是早期较为简单的方法，通过编写程序，从姓氏库、名字库中随机抽取组合成姓名，再根据行政区划代码、出生日期范围、顺序码和校验码算法，生成符合GB11643-1999标准的18位身份证号码。手机号则根据号段规则随机生成。这种方法生成的信息虽然格式正确，但缺乏内在关联性和真实性校验，容易被基础风控规则拦截。二是基于深度学习语言模型的生成。这是当前的主流手段。黑产分子利用开源的预训练语言模型（如GPT系列、ChatGLM等），或直接调用商业化AI文本生成API，通过精心设计的提示词（Prompt）进行微调或引导。例如，输入指令“生成一个中国南方沿海城市出生的、25岁左右的男性公民身份信息，包括姓名、身份证号、户籍地址、手机号，要求信息之间逻辑自洽”，模型便能输出一套看似合理的完整信息。更高级的做法是利用从暗网购买的少量真实身份信息作为训练样本，对模型进行微调，使其生成的信息在用词习惯、地址组合、年龄与姓名流行度关联上更贴近真实数据分布，从而提升“逼真度”。三是基于生成对抗网络（GAN）的优化。黑产团伙尝试使用GAN架构，让一个生成器网络负责创造身份信息，另一个判别器网络负责判断信息是否“真实”（通常以能否通过某些第三方验证接口为标准）。两者不断对抗训练，最终使生成器输出的信息能最大限度骗过判别器，即骗过一些自动化的验证服务。

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